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    [RAG 자기소개봇] 2. 벡터 데이터베이스에 저장하고 검색

    이 글의 주요 목표- 자기소개봇을 위한 VectorDB 결정 및 임베딩- 검색과 답변 확인이 글에 담긴 내용- VectorDB 개념과 유형- RAG를 위한 검색 방법과 유형 데이터를 어디에 어떻게 연결할까?VectorDB 선택하기일단 자유분방한 문서를 활용가능한 '데이터' 형태로 구조화시키긴 했으나, 어떤 방식으로 저장하고 검색할지 선택할 필요가 있다. 여러가지 VectorDB 종류가 있다. 몇 가지만 비교해 보자면 Chroma- 오픈소스, 설치가 간단하며, 로컬 저장이 가능하다. - 메타데이터를 포함해 임베딩 벡터를 저장한다.- 단점 : 대규모 데이터에서 성능이 떨어진다. LanceDB- 이미지 및 텍스트 혼합 질문 처리도 가능하다.- chroma에 더해 SQL 처리 가능- 단점 : 플러그인 제한적 ..

    In progress 2026.01.23
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    개발자의 멋있는 결과 모음집 하고 싶지만 막상 뜯어보면 번뇌와 해탈 저장소

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